가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후, 이를 아무런 손상없이 원본 상태로 복원할 수 있는 메시지 은닉 수단으로서 높은 품질과 높은 삽입용량이 요구되는 분야에서 다양하게 이용되어질 수 있다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램 기반의 가역 워터마킹에서 응용분야의 요구에 맞게 높은 삽입용량을 제공하기 위한 효율적인 반복삽입 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 메시지가 삽입된 영상에 대하여 반복삽입할 때, 지역성을 최대한 활용하기 위하여 행열 교차 스캐닝 방법을 이용하였다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석한 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 효율적인 반복삽입을 통한 높은 삽입용량을 얻을 수 있었다.
의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 효율적인 가역 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여, 커버 이미지에 은닉할 수 있는 저작권관련 정보의 양을 증가시킬 수 있다. 공간적 지역성과 표면 특성에 따라, 주변 픽셀들을 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있다. 예측된 픽셀 값과 커버 이미지의 원본 픽셀 값이 거의 같게 되면, 커버 이미지의 원본 픽셀 값과 예측 픽셀 값의 차이가 매우 적게 된다. 그러므로 차분 시퀀스에 대한 히스토그램의 피크 포인트에서의 빈도수가 크게 증가하게 된다. 따라서 커버 이미지에 은닉할 수 있는 기밀 데이터의 양이 크게 증가하게 된다. 실험 결과를 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수함을 확인 할 수 있다.
Tsai 등은 2009년에 예측 코딩과 히스토그램 이동 기법을 이용한 가역 은닉 방법을 제안하였다. Tsai 등의 방법은 비밀 정보를 숨길 수 있는 양을 향상시키기 위해 예측 코딩을 이용하고, 히스토그램을 두 개 생성하였다. 하지만, 예측 코딩은 삽입과정에서 기준 픽셀이 사용되지 않고, 히스토그램을 두 개로 나누는 방법은 한 블록마다 두 쌍의 최대값과 최소값이 생성되기 때문에 기존 히스토그램 이동 기법보다 많은 양의 추가 전송 데이터가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모듈러 연산과 히스토그램 이동에 기반한 새로운 가역 정보 은닉 기법을 제안한다. 실험결과를 통해 제안한 방법의 비밀 정보를 숨길 수 있는 양은 Tsai 등의 방법보다 28% 증가 하면서도 추가 전송 데이터의 양은 71% 감소하는 것을 볼 수 있었다.
바이오컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 DNA 정보를 매개물로 한 DNA 워터마킹에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 DNA 정보는 일반 멀티미디어 데이터와는 달리 생물학적으로 중요한 정보이므로, 원본 DNA가 복원이 되는 가역성 DNA 워터마킹 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최소자승 (Least square) 예측오차 확장 (prediction error expansion) 기반으로 비부호 DNA 서열의 가역성 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 비부호 영역의 4-문자 염기서열들을 인접한 개 염기에 의한 정수형 부호계수로 변환한다. 그리고 현재 부호계수에 대한 최소자승 예측 오차를 구한 다음, 예측오차 확장 조건에 따라 결정된 비트수만큼 예측오차를 확장한다. 이때 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 예측오차 확장 방법이 기존 방법과 평균 예측오차 확장 방법보다 높은 워터마크 용량을 가지며, 생물학적 변이 및 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
Bromobenzene 투여에 의한 간조직중 ATPase 활성을 관찰할 목적으로 흰쥐에 bromobenzene을 체중 kg당 400 mg을 복강으로 투여한 다음 4시간 후에 처치하여 다음과 같은 결과를 얻었다. Bromobenzene 투여로 인한 체중당 간무게는 유의하게 증가되었으나 간조직중 단백질 함량은 감소되었다. 혈청중 alanine aminotransferase 활성은 대조군과 별다른 차이를 볼수 없었다. 따라서 본 실험조건에서 Bromobenzene 처치 실험동물에서 간조직은 가역적상해로 생각되며 이러한 실험동물모델에 $Na^+/K^+$-ATPase 활성은 유의하게 (p<0.05)증가되었으며 이때 V$_{max}$ 치역시 대조군에 비하여 증가 되었다. 이때 간조직중 glutathione 함량은 감소되었으며 glutathione S-transferase 활성 및 cytochrome P-450 함량치는 증가되는 경향을 보였다.
리튬이온 배터리는 동작하는 과정에서 필연적으로 열이 발생하기 때문에 적절한 열 관리에 대한 전략이 필요하다. 배터리에서의 발열은 가역적인 발열과 비가역적인 발열로 분류될 수 있으며 배터리의 용도별, 동작 조건 별 발열 특성이 상이하기 때문에, 배터리의 열적 안전성 확보를 위해서는 열적 특성에 대한 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 고용량/고출력 리튬이온 배터리의 전기적 특성 실험을 수행하고 열적 안전성 분석을 위하여 발열 특성 분석을 수행하였다. 고용량/고출력 배터리 특성에 따라 가역적 발열과 비가역적 발열이 나타나는 특성이 상이한 것으로 확인되었으며, 또한 온도 측정 정보로부터 배터리의 내부 상태 특성을 추정하고 고장 진단 및 수명 특성에 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준에서 사용되는 정수 변환을 변형하여 무손실 압축에 효율적인 변환 구현 방법을 제안한다. 기존의 가역(reversible) 변환용으로 제시된 정수 변환은 변환 계수의 값의 범위가 상당히 커서 무손실 압축에 효율적이지 못한 면이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 효율적인 정수 변환을 제시한다. 기존 정수 변환의 변형은 고속 연산 수행을 위해서 리프팅을 기반으로 설계되고 효율적인 구조를 도출한다. 본 논문의 결과로서 고속 연산 수행을 위한 신호 흐름도를 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 제안된 변형 정수변환이 기존 구현 방법에 비하여 무손실 압축 성능에서 우수하단 것을 보여준다.
본 논문에서는 암호화된 이미지에서 Zhang의 가역적 데이터 은닉 기법을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 기법에서는 주변 픽셀의 평균값이 섭동함수로 사용되었고 모의실험 시 오류 성능이 저하됨을 확인되었다. 제안하는 시스템에서는 비트 오류율을 줄이고자 섭동을 측정 할 때 주변 함수와의 차이의 합을 더하여 계산한다. 또한 경계 픽셀을 고려한 변동함수의 새로운 계산법을 제안한다. Zhang과 Hong의 시스템과 비교 시 제안 기법의 성능이 우수함을 모의실험을 통해 확인할 수 있다. 이 결과로부터 제안 시스템을 사용할 경우 오류 없이 정보를 더 전송할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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